SERPRO - Serviço Federal de Processamento de Dados - Analista - Ciência de Dados

Proposta

Ocupar um cargo público de Analista - Ciência de Dados, sem dúvidas, não é uma tarefa fácil. Alcançar a aprovação demanda muito tempo, estudo e esforço pessoal. E é por ter ciência da grandeza de tal desafio que o Gran Cursos Online estará sempre ao seu lado nessa caminhada.

No curso SERPRO - Serviço Federal de Processamento de Dados - Analista - Ciência de Dados, além das nossas já tradicionais videoaulas, com a mais alta qualidade audiovisual do mercado, você contará também com materiais de apoio em PDF das aulas ministradas pelos professores. De se ver, assim, que este é um produto idealizado para de fato concretizar o sonho de muitos profissionais da área de Tecnologia da Informação (TI) de pertencerem a tal carreira, tão respeitada e cobiçada.

No que se refere ao corpo docente, há de se ressaltar que a grande maioria dos professores que compõem o curso, além de especialistas, mestres e doutores, experientes em suas áreas de conhecimento, fazem parte de cargos próprios das carreiras da Tecnologia da Informação (TI).

Dessa forma, o alinhamento e o compromisso com o que há de mais técnico e fundamental para o seu estudo estará sempre à sua disposição a partir do curso que ora oferecemos:

✅ Abordagem teórica ampla, aprofundada e atualizada de todas as disciplinas previstas no Edital de referência

✅ Organização das videoaulas em estrita obediência aos tópicos do conteúdo programático do Edital de referência (conteúdo verticalizado), acompanhadas das respectivas degravações

✅ Seleção minuciosa de professores e conteúdos didático-pedagógicos que aceleram a aprovação

✅ Corpo docente respeitado e experiente

✅ Módulo adicional de Aulas Extras e Bônus, composto por reprises de lives do Youtube sobre temas atuais, especialmente selecionados para complementar a sua preparação (*se e quando houver)

✅ Fórum de dúvidas (durante a validade do acesso ao curso)

✅ Apoio pedagógico constante e permanente (durante a validade do acesso ao curso)

✅ Gran Questões – vasto banco de questões de concursos públicos de todo o país (* exclusivo na Assinatura Ilimitada 8.0).

Mais Detalhes:

1. Curso baseado no Edital 01/2021;

2. Serão abordados os tópicos mais relevantes de cada disciplina (não necessariamente todos), a critério de cada um dos professores;

3. As videoaulas eventualmente ainda não disponibilizadas serão acrescidas de modo gradativo e em conformidade com o cronograma de gravação dos respectivos professores. Periodicamente, divulgamos o cronograma referente aos novos vídeos a serem disponibilizados;

4. Não serão ministrados os seguintes tópicos do Edital:

Métodos de Otimização Matemática.
Linguagens de Programação e Frameworks: 5 Spark (PySpark, Scala e Java). 
Gestão de Projetos em Ciência de Dados: 2 Gerenciamento de projetos tradicionais. 3 Gerenciamento de projeto ágeis.
Aprendizado de Máquina: 8 Visão computacional. 8.1 Reconhecimento facial. 8.2 Classificação de imagens. 8.3 Detecção de objetos. 8.4 Deep learning para visão computacional.
MDM (Master Date Manegement): 1 Conceitos básicos. 1.1 Golden record. 1.2 Modelos de implementação de data hub. 2 Qualidade dos dados mestres. 3 Algoritmos fuzzy matching e stemming. 4 Arquitetura de dados MDM. 5 Privacidade dos dados mestres.
Business Intelligence e Analytics: 7 Visualização e análise exploratória de dados. 7.1 Ferramentas de criação de dashboards(Qlik,
MicroStrategy Dossiê, Tableau e Pentaho). 7.2 Storytelling. 7.3 Elaboração de painéis e dashboard. 7.4 Elaboração de relatórios analíticos.

5.  A coordenação pedagógica, juntamente com toda a equipe de professores, está trabalhando com foco total para uma preparação verdadeiramente completa e efetiva;

6. Informamos que, visando à melhor compreensão e absorção dos conteúdos previstos no seu Edital, as videoaulas referentes a determinadas disciplinas foram organizadas com base na lógica didática proposta pelo(a) docente responsável e não de acordo com a ordem dos tópicos apresentada no conteúdo programático do certame.

O rol de professores poderá sofrer acréscimos ou substituições por motivos de força maior, ficando a cargo do Gran Cursos Online as devidas modificações.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

1. Conteúdo produzido por mestres especializados na leitura como recurso didático completo.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Não serão ministrados em PDF: Estatuto social do Serpro. Legislação Acerca de Privacidade e Proteção de Dados Pessoais: 4 Decreto nº 9.637/2018 (Política Nacional de Segurança da Informação): Capítulo II. 5 Lei nº 12.737/2012 (Lei de Delitos Informáticos): art. 2º. Conhecimentos Específicos: Aprendizado de Máquina. Tratamento de Dados. Métodos de Otimização Matemática. Linguagens de Programação de Frameworks: 3 Scala. 4 Java. 5 Spark (PySpark, Scala e Java). 6 Pandas. 7 Scikit-learn. 8 TensorFlow. 9 PyTorch. 10 Keras. 11 NLTK. Fundamentos de Probabilidades e Estatística. Gestão de Projetos em Ciência de Dados. Big Data: 6 Pipeline de dados. 7 Processamento distribuído. 10 Soluções de big data. 10.1 Arquitetura do ecossistema Apache Hadoop. 10.2 Componentes Hadoop: HBase, Kudu, Sqoop, Nifi, Hive, Impala, Spark, Spark Streaming, SOLR, Oozie, Yarn, Kafka, Flink e AirFlow. 11 Arquiteturas de big data. 11.1 Arquitetura Lambda. 11.2 Arquitetura Kappa. 11.3 Arquitetura de IoT. Armazenamento de Dados. Ingestão de Dados. Processamento de Dados. Business Intelligence e Analytics: 1 Ecossistema de Big Data Apache Hadoop. 2 Arquitetura e análise de requisitos para sistemas analíticos. 5 Banco de dados relacional em plataforma baixa (Oracle, SQL Server, Postgree, MySQL) e XML. 7 Visualização e análise exploratória de dados. 7.1 Ferramentas de criação de dashboards(Qlik, MicroStrategy Dossiê, Tableau e Pentaho). 7.2 Storytelling. 7.3 Elaboração de painéis e dashboard. 7.4 Elaboração de relatórios analíticos. Qualidade de Dados. Modelagem de Dados: 2 Linguagem de implementação banco de dados: banco físico, lógico e conceitual. 3.4 Mecanismos avançados de abstração em um modelo conceitual de dados. 3.4.1 Repetição. 5.2 Criação, implantação e manutenção de rotinas de ETL (Pentaho e Power Center). 5.3 Conceito e aplicações. 5.7 Técnica de modelagem dimensional e otimização de bases de dados para BI. MDM (Master Date Manegement). Governança de Dados.